이세돌이 지더라도 놀라지 말자

구글 인공지능 알파고와 바둑기사 이세돌 9단의 대국이 이틀 앞으로 다가왔다. 인공지능과 인간의 바둑 대결은 분명 아주 흥미로운 이벤트다. 만약 인공지능이 이세돌 9단과 바둑을 둬 이긴다면 큰 사건일 수도 있다. 하지만, 확대해석은 금물이다.

인공지능의 잠재력, 기술의 파급력까지 얕보란 얘기가 아니다. 인공지능의 완성은 정말로 엄청난 일이 될 것이다. 하지만 지금 벌어지는 현상들과 그 완성을 논하는 일반인들의 상상간에 꽤 간극이 존재할 따름이다. 알파고의 아버지, 딥마인드의 데미스 하사비스 CEO조차 알파고는 그저 "바둑이란 과제를 해결하고 세계 챔피언을 이길 프로그램"일 뿐이라 선을 긋는다.

하사비스 CEO는 이세돌 9단과의 대국을 치르기까지 거쳐 온 알파고의 성과에 대해 "매우 기쁘게 생각하지만, 이는 단지 인공지능의 과제를 해결하기 위한 길에 한단계 올라선 것일 뿐"이라는 입장이다. 이 '겸손함'은 알파고가 이세돌 9단을 이기더라도 다르지 않을 것이다.

본지는 인공지능과 머신러닝 기술에 대해 과도한 환상을 경계해야 한다는 입장을 견지해왔다. 혹여, 알파고가 이세돌 9단과 바둑을 둬 이겼다고 해서 세상이 뒤집히지는 않는다. 인류가 애초에 생각한 전지전능한 인공지능은 아직 없다. 알파고는 바둑이란 과제를 과거 어떤 컴퓨터보다 잘 풀고 있을 뿐이다.

인공지능 개발은 머신러닝, 특히 딥러닝 기술을 바탕으로 빠른 성취를 보이고 있다. 하지만 인공지능이 뛰어넘어야 할 인간, 해결해야 할 과제는 세상에 널리고 널렸다. 인간의 능력과 인공지능의 관계를 냉정히 바라보는 데 도움이 되리라 보고 여기에 소개한다.

1. 구글 CEO도 흥분시킨 ‘머신러닝’의 세계

2014년 구글, 페이스북, 트위터 같은 글로벌 IT기업은 머신러닝을 통한 인공지능 개발에 박차를 가하고 있었다. 머신러닝은 방대한 데이터를 통해 학습하면서 발전하는 컴퓨터다. 고도의 수학적 기법으로 무수한 점 속에서 어떤 선을 찾아내는 작업이 이뤄진다. 이렇게 찾은 패턴이 미래를 예측하고, 특정 물체를 인식하는 데 사용된다.[관련기사 바로가기]

2. 머신러닝이 몰고올 IT진화 시나리오

현재 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 등의 연구에서 한발 앞선 곳은 미국이다. 특히 대형 인터넷 서비스 회사가 오늘날 AI 기술 개발과 활용을 선도하는 모습이다. 구글, 페이스북, 넷플릭스, 야후, 트위터, IBM 등이 주역들이다. 그러나 오늘날의 머신러닝과 인공지능을 ’터미네이터’나 ‘허’ 같은 수준으로 보긴 어렵다. 전문가들은 환상보다 현실적인 시각으로 바라봐주길 요청하고 있다.[관련기사 바로가기]

3. 머신러닝, 제대로 쓰기 위한 3가지 키워드

인공지능 기술을 개발하거나, 활용하기 위한 조건은 3가지로 요약된다. ▲데이터 ▲인력 ▲컴퓨팅 파워 등이다. 각 항목은 필요조건이 아니라 충분조건으로, 세가지 중 하나만 허술해도 성공을 장담하기 어렵다.[관련기사 바로가기]

4. 머신러닝, 이러다 미신러닝 될라

2015년 머신러닝과 인공지능은 급속히 대중에 친숙해졌다. 반면 인공지능과 머신러닝에 대한 인식차가 다방면에서 나타났다. 인공지능과 머신러닝을 동의어로 여기면서 많은 오해가 양산됐다. 전문가들은 소위 ‘뜬다’는 인식 주도로 형성될 거품을 우려하고 있다.[관련기사 바로가기]

5. 머신러닝, 못 한다고 전해라

한국은 뜬다는 최신 IT기술의 등장에 처음부터 만들어 따라잡으려는 경향을 보여왔다. 그러다 보니 인공지능을 잘 활용해 가치를 만드는데 소홀해지고, 기술격차 추격만 운운하다 주저앉기 일쑤다. 인공지능 만드는 데 집중한다면 최악의 시나리오를 예상하는 게 어렵지 않다.[관련기사 바로가기]